【2026】MCPを初心者向けにわかりやすく解説！生成AIとの関係性・基本構造・導入するメリット

MCPは、生成AI「Claude」を開発したAnthropicが2024年11月に発表した革新的な技術です。

製造業をはじめ、建築や医療、金融などさまざまな業界でDX推進に活用されていますが、その仕組みやメリットは一見するとわかりにくく、理解に戸惑う方も少なくありません。

この記事では、MCPの基本を初心者向けにわかりやすく解説します。
導入するメリットや課題点もお伝えするので、MCPについて知りたい方、MCP導入を検討している企業の担当者の方は、ぜひ参考にしてください。

MCPとは？

MCPは、AIが外部のデータやツールに安全かつ統一された方法でアクセスできる仕組みです。MCPは「Model Context Protocol」の略で、直訳すると「モデルの文脈プロトコル」となります。

• モデル（Model）→ChatGPTのような生成AIモデル
• コンテキスト（Context）→AIが正しい答えを出すために必要な文脈・背景情報
• プロトコル（Protocol）→コンピュータ間の通信で使われる共通のルール

つまり、AI（モデル）が外部の情報やツール（文脈）とやりとりするための、標準化されたルールを意味します。

1. MCPはAIにとってのUSB-C端子
2. 従来のAPIとの違い
3. MCPの関連用語

①MCPはAIにとってのUSB-C端子

MCPを分かりやすく理解するために、スマートフォンやパソコンで広く使われているUSB-C端子で例えてみましょう。

USB-C端子があれば、どのデバイスにも同じ方法で充電・データの転送ができます。MCPも同様に、どの道具でも同じ方法で使えるようにする規格です。例えば、

• 検索エンジン
• 社内データベース
• コミュニケーションツール（Slack）
• 開発ツール（GitHub）
• ファイル

のようなツールに同じやり方で接続できます。

MCPの仕組みであるMCP連携は、以下の記事で解説しています。こちらも、身近な具体例を用いてわかりやすく解説しているので、MCPについてピンとこない方もぜひお読みください。

【2025】MCP連携をわかりやすく解説！役割・LLMとMCPサーバーとの関係・メリット・活用事例

②従来のAPIとの違い

MCPのよくある疑問の一つに「これまでのAPIと何が違うの？」という声があります。簡単にいうと、従来のAPIはサービスごとに接続方法や認証、データ形式がバラバラで、AIが使うには毎回個別対応が必要でした。

一方でMCPは、一度ルールに沿って接続すれば、どのサービスも同じ手順で使えるようになります。読み込みだけでなく書き込みや操作も可能なので、AIの活用範囲がグッと広がるのが大きな違いです。

③MCPの関連用語

MCPの仕組みを理解するには、主要な用語を押さえておくと便利です。

生成AIはこの中でMCPホストとして機能し、クライアントやサーバーを通じて外部の情報やツールにアクセスします。

MCPクライアントについては、以下の記事で解説しています。自作方法まで詳しく解説しているので、理解を深めるためにもぜひご一読ください。

【2025】MCPクライアントとは？仕組みや活用例・導入時の注意点まで紹介

MCPと生成AIの関係性

MCPと生成AIは、お互いの能力を補い合う関係性があります。
これまで、生成AIは会話や文章生成といった得意分野はありましたが、外部のデータやシステムにアクセスすることは苦手でした。

しかし、MCPという技術を使うことで、AIは外部のサービスやデータとやりとりすることが可能となりました。これにより、AIは会話や文章生成にとどまらず、ファイル操作やシステム連携といった具体的なタスクを実行できるようになったのです。

1. CADを例にしたMCPと生成AIの関係性
2. MCPが変える！設計から製造までの効率化

①CADを例にしたMCPと生成AIの関係性

では、実際にMCPと生成AIが組み合わさるとどのような変化が生まれるのでしょうか。ここからはCAD設計を例に、その関係性をより具体的に見ていきましょう。

1. 自然な言葉で操作できる

従来のCADソフトは、細かいメニューや複雑な操作が必要でした。
しかし、MCPを通じてAIとつながると、設計者は「このパーツをアルミにして」など、日常的な言葉で指示を出せばOKです。すると、AIがその言葉を理解し、CADの操作に変換して実行してくれます。

2. AIによる設計サポート

MCPをCAD設計に使うと、MCPを通じてAIがCADデータに直接アクセスできるため、次のような高度なサポートに対応してくれます。

• 3Dモデルの細かい修正
• 部品の形状をより効率的にする提案
• 材料に応じた強度チェック
• 製造しやすさを考慮した設計改善

このように、これまで専門知識が必要だった作業を、AIが自動的に手助けしてくれるのです。

3. 製造現場への広がり

MCPを使えば、設計の変更がすぐにPLM（製品ライフサイクル管理）やMES（製造実行システム）などのシステムに反映されます。

設計と製造がリアルタイムでつながることで、無駄な手作業やデータの確認作業が大幅に減り、加えて、AIが工場の設備データを分析し、異常を事前に知らせてくれるので、突発的なトラブルも減らせます。

②MCPが変える！設計から製造までの効率化

このように、MCPを通じて生成AIがCADに関わることで、設計から製造までの流れが大きく効率化されるのです。こうした仕組みは、CADに限らず製造業や建設業全体のデジタル化（DX）にも直結しています。

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MCPの基本構造

MCPの構造は、ホスト・クライアント・サーバーの3要素による連携機能が基本となります。

1. MCPの処理の流れ
2. 実際の流れの例
3. 利用可能なサーバの例

①MCPの処理の流れ

MCPの処理では、ユーザーがAIに指示を出すと、まずその指示はホスト（例：VSCodeやチャットアプリのAI機能）に届きます。

すると、ホストは内部のクライアントを通じてサーバーへ依頼を送り、サーバー側でツールを実行したり、必要なリソースを参照したりします。このやり取りはすべてJSON-RPCという共通ルールで行われます。

つまり、ユーザーの指示がホスト→クライアント→サーバーへ流れ、サーバーが処理した結果をクライアント経由でAIが受け取り、ユーザーに返してくれる、という流れです。

②実際の流れの例

では、実際に、MCPを使ってAIがどのように作業を進めるか見てみましょう。

ここでは、社内のExcelデータから売上ランキングを作成し、PDFに変換してメールで送る作業をAIに任せる場合を考えます。MCPを使うと、この作業は次のように自動で進みます。

1. クライアントがサーバーから指定されたExcelファイルを取得
2. 「summarize_sales」ツールで売上データを集計し、ランキングを作成
3. 「export_to_pdf」ツールで集計結果をPDFに変換
4. 「send_email」ツールを使って、指定した宛先にメールで送信

この一連の作業も、MCPの統一ルールに従って自動的に処理されます。

③利用可能なサーバの例

MCPサーバーには、すでにさまざまな種類が用意されています。
イメージとしては、スマートフォンに色々なアプリがあるようなものです。AIはこれらのサーバーを使うことで、実際の作業も実行できるようになります。

こういったMCPサーバーとの連携により、AIはより多くの具体的な作業をこなせるようになったのです。

MCPを導入する3つのメリット

続いて、MCPを導入することで得られる3つのメリットを解説しましょう。ここでは、一目で分かるように表を使ってお伝えします。

MCPの課題点

最後に、MCPの課題点を4つお伝えします。

1. 運用が難しい
2. セキュリティリスクがある
3. 既存の仕組みと相性が悪い
4. ツールが増えすぎると混乱する

①運用が難しい

MCPは常に接続していることが前提の仕組みなので、使いたいときだけ動くサーバーレス環境には不向きです。このため、運用コストがかさんだり、インフラの管理が複雑になったりする可能性があります。

②セキュリティリスクがある

MCPサーバーの導入には、いくつかの段階でセキュリティ上のリスクが潜んでいます。例えば、サーバーを配布する際のなりすまし、インストール時のバックドア、運用中の脆弱性などです。

③既存の仕組みと相性が悪い

多くのWebサービスで使われている「REST」という古い技術をMCPに対応させるには、大幅な作り直しが必要になります。これは開発者にとって大きな負担となり得ます。

④ツールが増えすぎると混乱する

MCPにたくさんのツールが登録されると、同じような名前のツールが複数存在し、AIがどのツールを使えばいいか迷う可能性があります。ツールが増えれば増えるほど、AIが処理すべき情報（コンテキスト）も増え、システムのパフォーマンスが落ちることも懸念されます。

MCPについてまとめ

MCPは、AIをより実用的なツールへと進化させる重要な技術です。MCPとAIが協力すると、製造業のCADを自然な言葉で操作したり、設計と製造現場をリアルタイムでつなぐなど、業務の自動化とDXを推進します。

現時点では課題もありますが、今後AIの進化とともにますます重要な役割を担っていくでしょう。